北斗双星／SINS组合导航中的捷联惯导算法研究

摘要针对北斗双星／SINS组合导航系统,研究了捷联惯导的姿态和速度更新算法。将等效旋转矢量算法应用与姿态解算,消除了传统的四元数算法存在的不可交换性误差对导航精度的影响,并对速度解算中的划浆误差进行了补偿。将算法应用到北斗双星／捷联惯导组合导航系统,通过实际的跑车实验验证算法的有效性。     

改进量测的车载捷联惯导/里程计组合导航算法

针对车载SINS/Odometer速度量测和位置量测组合导航算法的潜在缺陷,提出了改进量测算法.在分析里程计输出误差模型的基础上,将里程计标度因数误差和惯导系统安装偏差均列入状态变量,并将1 s内惯导位置增量和航位推算位置增量之差作为量测值进行组合导航.车载试验使用精度为0.02°/h的激光陀螺捷联惯导系统,采用该算法后行驶54 km,定位精度可达行驶里程的0.08％.离线分析进一步证实,改进算法可以快速估计出各项传感器误差、安装偏差和初始对准误差,从而保证系统的定位和定向精度.     

多惯组冗余系统安装误差的空中标定技术

以多组平行安装的捷联惯导构成的冗余系统为研究对象,提出了一种GPS辅助条件下惯导间安装误差的空中标定算法。该算法以其中一套惯导系统为安装基准,与GPS伪距、伪距率信息深组合后的导航结果为真实参考信息,标定前利用飞机机动提高基准惯导的姿态精度,标定开始时刻将基准惯导的导航信息装订给待标定惯导作为导航初值并进行姿态更新,利用待标定惯导的导航误差模型建立卡尔曼滤波器,量测量取为组合姿态与待标定惯导姿态的姿态误差,通过姿态匹配的方式对两套惯组之间安装误差进行标定。仿真结果显示,该方法不需要飞机做精确的角机动,只利用简单的摇翼和盘旋机动就可以对安装误差进行精确标定,且标定精度可达到角秒级水平。     

无人飞行器的北斗卫星组合导航算法研究

北斗卫星导航系统是中国自行研制的全球卫星定位与通信系统,为促进北斗卫星系统在导航方面的运用,降低我国导航方面对GPS的依靠,从而进一步降低成本,提高无人飞行器的导航精度,本文对捷联式惯性导航系统（INS）和北斗定位导航系统的组合导航算法进行了研究,通过惯性导航系统的原理和导航解算的过程,选择惯导系统和北斗系统的速度、位置差值作为观测量,建立组合导航系统的状态方程和观测方程,利用无迹卡尔曼滤波得到惯导系统状态量和惯性敏感器的误差,对惯导系统进行误差补偿,从而实现无人飞行器的高精度导航控制.并使用Matlab进行仿真,得出高精度的模拟输出轨迹.     

长航时无人机惯性/天文组合导航算法研究

针对捷联惯导/GPS组合导航系统的抗干扰性差、捷联惯导/星敏感器组合系统不能解决惯导位置发散的问题,提出了一种采用捷联惯导与基于间接敏感地平的天文导航相组合的长航时无人机导航新方案。分析了最小二乘微分校正天文定位方法对无人机的定位原理,设计了组合导航的滤波器,推导了系统的观测矩阵。仿真结果证明,组合方法能较好地实现无人机的定位定姿,具有较强的抗干扰性和较高精度,可以满足长航时无人机导航系统的要求。     

惯性基高精度组合导航方法研究与仿真

研究了一种基于捷联惯性导航系统(SINS)的高精度组合导航方法;选取SINS的系统误差作为组合导航系统状态,利用天文导航系统(CNS)输出的姿态矩阵和SINS输出信息计算得到的等效姿态矩阵来构造量测,设计SINS/CNS组合导航算法;利用SINS与北斗卫星导航系统(RDSS)各自的位置输出构造量测,设计SINS/RDSS组合导航算法,从而,利用联邦卡尔曼滤波技术设计SINS/CNS/RDSS组合导航算法;仿真结果表明,惯性基SINS/CNS/RDSS组合导航方法具有较高的导航定位精度,工程应用前景良好。     

车载惯导航位推算组合导航系统误差补偿研究

当惯组(IMU)安装到车体上时存在安装偏差,推导了安装偏差及刻度系数误差对里程计速度的影响,进而导出了航位推算(DR)的位置误差方程及位置更新算法;建立了SINS/DR组合导航的状态方程和量测方程,以捷联惯导的位置与航位推算的位置之差作为组合导航卡尔曼滤波器的输入,估计出安装偏差和刻度系数误差的值并对航位推算进行补偿;仿真及跑车数据的验证分析结果表明了误差估计方法的有效性和正确性.     

北斗一号/惯导组合导航算法的可控性分析

为了提高组合导航系统的定位精度,本文分析了影像北斗一号双星/惯导组合导航定位算法预测误差的重要因素可控性.首先,用一个例子说明了可控性分析的作用及其重要性,并由组合导航滤波定位模型及其可控性的定义出发,通过数学推导论证了卡尔曼滤波器满足可控性的条件.接着,提出、推导了定量分析各滤波器状态量可控度即可控性好坏的方法.最后,运用所提方法仿真了北斗双星/惯导组合导航滤波定位模型的可控性、各状态量的可控度,并分析了各状态量预测精度及其与哪些因素有关,所得结论可用于指导设计双星/惯导组合导航滤波定位模型,以便提高组合导航系统定位输出的精度.     

SINS/GPS组合导航系统Kalman滤波仿真研究

为提高捷联惯导系统SINS和全球定位系统GPS的精度和可靠性,研究了SINS和GPS的原理,建立了SINS/GPS系统的状态方程和位置速度误差量测方程;并采用卡尔曼滤波算法实现了SINS/GPS的组合导航.Matlab仿真结果证明,采用Kalman滤波实现SINS/GPS组合导航,其精度得到大大提高;且采用SINS/GPS组合导航系统,克服了SINS惯性导航难以长时间独立工作的缺点,解决了GPS易失锁、难以实时控制的不足,保证了导航系统的实时性及较高的精度和可靠性.     

捷联惯导系统加速度计标度因数和安装误差的试验标定

研究了捷联惯导系统惯性测量组合中加速度计标度因数和安装误差的标定问题。对捷联惯性测量组合中3路加速度计建立了输出模型,提出了在三轴转台上采用多位置试验对加速度计标度因数和安装误差进行标定的方法。实验表明,本方法能够有效地标定出惯性测量组合中加速度计的标度因数和安装误差,具有较高的精度,对提高捷联惯导系统的精度有着重要的作用。     

基于序贯处理的航位推算组合导航算法研究

对由捷联惯导和测速设备所搭建的航位推算系统进行了研究,提出了一种基于航位推算系统的组合导航算法。该算法在传统的航位推算算法的基础上,利用惯组中加速度计组合的输出和航位推算给出的位置与姿态完成了惯导速度更新。将惯导速度与航位推算速度构造的速度量测和由航位推算位置与地标点给出的位置参考构成的位置量测输入卡尔曼滤波器,采用序贯处理完成了对姿态误差的估计。这种方法较好的解决了组合导航系统具有多个输出频率差异很大的量测时信息融合的问题。最后通过半实物仿真对该算法的有效性进行了验证。     

基于捷联惯导/里程计的车载高精度定位定向方法研究

研究了一种基于捷联惯导系统和里程计进行车载高精度定位定向的方法;采用里程计与捷联惯导中的陀螺仪构成航位推算系统,建立了航位推算系统的误差模型;为了增强航位推算姿态误差的估计效果,将载车姿态与位置信息一起作为量测,构建组合定位定向的量测方程;采用Sage-Husa自适应滤波设计捷联惯导/里程计组合定位定向算法,以增强算法对外界环境和载车机动的鲁棒性;仿真结果表明,基于捷联惯导/里程计的车载定位定向方法能够达到±20.4m(3σ)的定位精度,航向精度达到±3.1′(3σ),水平姿态精度达到±0.6′(3σ)。     

基于卫星／平流层飞艇的区域导航系统设计

针对卫星/捷联惯导组合导航系统中卫星信号易受干扰的问题,为提高导航的精度和可靠性,提出了一种新的基于卫星和平流层飞艇的区域导航系统.根据区域导航平台,利用组合导航的模式,建立了同步卫星/捷联惯导/平流层飞艇组合导航的状态方程和量测方程,选取自适应联邦滤波算法作为组合导航的信息融合算法,形成联合滤波器,要以弥补卫星导航中信号易受影响的问题.最后设计开发了区域导航仿真系统,通过数字仿真表明,与卫星/捷联惯导组合导航系统相比,区域导航系统具有较高的导航精度和较好的可靠性.     

直接法UKF在组合导航中的应用

提出直接法卡尔曼滤波(UKF)应用于GPS/捷联惯导(SINS)组合导航,避免对非线性系统的线性化。选择SINS惯导系统输出位置和速度作为系统状态,GPS输出的导航参数作为观测量,使用IMU提供的姿态,用UKF方法结合反馈法对组合导航参数直接进行估计,不仅可以避免了每次导航复杂的初始对准过程,同时保持参数误差不会无限增大。根据是否出现GPS中断两种情况进行,实验结果表明,可以直接使用IMU提供的姿态对智能清洁船的定位导航。     

基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法研究

在旋翼无人机组合导航中,针对缺乏GPS作为导航信号源的室内飞行环境,为了达到精确定位的目的,提出一种基于SLAM（simultaneous localization and mapping）的旋翼无人机组合导航算法。首先,引入双线性插值算法,实现基于扫描匹配的即时定位与地图构建;其次,对陀螺仪、加速度计和磁罗盘建立捷联惯导系统误差模型,针对旋翼无人机的使用环境对误差模型进行简化;最后,应用联邦卡尔曼滤波算法,设计组合导航系统模型,将SLAM算法和捷联惯导系统估计出的位置数据进行融合。仿真结果表明所设计基于SLAM的旋翼无人机组合导航算法能够进一步提高组合导航系统对旋翼无人机位姿估计的精度。     

SINS/SAR组合导航系统中量测滞后补偿方法研究

针对捷联惯导(SINS)/合成孔径雷达(SAR)组合导航系统中,图像匹配耗时所造成的量测输出延迟问题,提出一种补偿量测滞后的无序量测算法。该算法首先求出滞后时刻到当前时刻的等效量测量,然后,计算追溯状态向量以及与追溯状态向量有关的协方差,对当前时刻的状态估计量进行更新,得到系统状态量的准确估计值,修正捷联惯导系统相应的状态量。将提出的滤波算法应用于SINS/SAR组合导航系统中进行仿真计算,并与不考虑量测滞后的标准卡尔曼滤波比较,结果表明,提出的新算法能够有效补偿量测的输出滞后,提高导航系统的解算精度。     

BDS/SINS紧耦合组合导航技术仿真研究

研究北斗卫星导航系统定位精度优化问题.由于单一北斗系统不能满足飞行器导航要求,为了增强系统可靠性、实时性和抗干扰能力,针对卫星系统导航信号通视性差、易失锁和数据更新频率低等问题,提出了机载紧耦合BDS/SINS组合导航技术.对BDS和SINS的误差模型进行分析,构造了利用伪距和伪距率的状态方程和量测方程.仿真结果表明,紧耦合组合导航系统精度和可靠性更高,在少星条件下仍能满足载体导航需求,并弥补了BDS单一导航的不足.     

车载GPS/光纤陀螺组合导航定姿技术研究

为了实现基于低精度的光纤传感器的高精度定姿导航,以确保陆上运动载体能够得到自身实时、准确的姿态信息,时光纤陀螺捷联惯导系统的测量误差进行了分析并建立组合导航系统的动态模型,利用GPS天线与惯导系统在栽体上的相时安装关系以及陆上载体的运动特征约束即非完整约束建立组合导航系统观测方程,采用卡尔曼滤渡器时惯导系统的测量误差和GPS天线与惯导系统间的杆臂量测误差进行估计,并使用估计结果时惯导系统的速度、姿态导航解算结果予以在线修正.通过车栽试验验证了此组合导航方案切实可行,系统定姿结果具有较高精度.     

一种双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法

伪距误差是影响北斗卫星导航接收机定位精度的关键因素,本文提出一种基于伪距差分和自适应容积卡尔曼滤波（Cubature Kalman filter,CKF）的双级北斗导航接收机伪距误差补偿方法。该方法将伪距误差分为自有性误差和公共性误差两类,首先通过伪距差分方法补偿伪距自有性误差,其次设计量测噪声自适应CKF滤波器,对用户接收机运动系统状态进行估计,补偿伪距公共性误差。实验结果表明：载体静态时,双级补偿方法略优;载体动态时,双级补偿比单级补偿的定位误差减小显著,自适应CKF算法比CKF算法具有更好的对噪声和干扰的适应能力。     

捷联惯导系统误差系数动态标定方法探究

随着工作时间的推移,捷联惯性导航系统中的惯性器件测量精度会因为误差参数发生变化而降低,误差逐渐被积累,进而降低系统导航精度。针对此问题,提出了一种基于GPS速度、位置信息的捷联惯导系统惯性测量装置输出误差系数动态标定的方法。首先采用Sage-Husa自适应滤波实现组合导航状态最优估计,然后引入迭代最小二乘法,利用导航误差对系统惯性器件的误差系数进行标定。经计算机仿真验证,该方法可以实现在运动中对系统误差系数进行标定,进而提高捷联式惯性导航系统的导航精度。